KI bringt Ordnung in die Etikettenvielfalt

IDS 1 KI gestuetzte Intralogistik dhf 04 2026

Der Wareneingang in der Elektronikindustrie steht zunehmend unter Druck. Unzählige Bauteile unterschiedlichster Hersteller treffen auf wechselnde Etikettenlayouts, mehrsprachige Beschriftungen und immer kürzere Durchlaufzeiten. Was lange Zeit manuell beherrschbar war, entwickelt sich heute zum Engpass. Beschädigte Barcodes oder glänzende Verpackungen erhöhen den Aufwand und machen Prozesse anfälliger für Fehler.

Wie sich diese Komplexität beherrschen lässt, zeigt der Vision AI Label Reader von Collective Mind (Comi). Das KI-gestützte Bildverarbeitungssystem automatisiert die Erfassung und Interpretation von Artikelinformationen im Wareneingang und in der Logistik – unabhängig von Layout, Sprache oder Code-Typ. Ausgelegt für den industriellen Einsatz sorgt die Lösung für mehr Prozesssicherheit, höhere Datenqualität und optimierte Abläufe. Eine uEye CP Industriekamera von IDS Imaging Development Systems liefert die für die Auswertung notwendigen Bilddaten.

Der Vision AI Label Reader erfasst alle relevanten Artikelinformationen automatisiert und stellt sie strukturiert bereit.
Der Vision AI Label Reader erfasst alle relevanten Artikelinformationen automatisiert und stellt sie strukturiert bereit.Bild: Collective Mind GmbH

Vollautomatische Erfassung statt manueller Prüfprozesse

Der Vision AI Label Reader ist für Einsatzbereiche konzipiert, in denen täglich eine große Vielfalt an Artikeln, Etiketten und Verpackungen verarbeitet wird. Er eignet sich damit insbesondere für Dienstleister in der Elektronikfertigung sowie für Unternehmen mit komplexen Logistikprozessen und umfangreicher Warenhaltung. Ein konkretes Anwendungsbeispiel ist Rutronik Elektronische Bauelemente, ein namhafter Breitband-Distributor im Elektronikbereich, bei dem das System bereits erfolgreich installiert ist. Ziel ist es, alle relevanten Artikelinformationen automatisiert zu erfassen und strukturiert bereitzustellen.

Dazu erkennt das System alle auf einem Objekt vorhandenen Label, liest gedruckte Texte ebenso wie 1D- und 2D-Codes aus und interpretiert die Inhalte anschließend mithilfe von künstlicher Intelligenz. Optional können auch handschriftliche Einträge verarbeitet werden. Entscheidend dabei: Die Erkennung funktioniert ohne feste Etikettenstandards. Neue Layouts, Sprachen oder Codeformate lassen sich ohne erneutes Training verarbeiten – ein wichtiger Faktor für Skalierbarkeit und Zukunftssicherheit.

Nach der Analyse des Etiketts werden die Ergebnisse direkt an angebundene ERP-Systeme weitergeleitet.
Nach der Analyse des Etiketts werden die Ergebnisse direkt an angebundene ERP-Systeme weitergeleitet.Bild: Collective Mind GmbH

Kamera und KI im Zusammenspiel

Eine zentrale Rolle spielt die eingesetzte Industriekamera aus der uEye CP-Familie von IDS. Sie erfasst Etiketten und Verpackungsoberflächen in hoher Auflösung und liefert die Bilddaten für die KI-Analyse. Dabei erkennt sie sämtliche Details auch unter anspruchsvollen Bedingungen. Gerade in der Praxis stellen glänzende Verpackungen wie Dry Packs, beschädigte Codes oder wechselnde Lichtverhältnisse hohe Anforderungen an die Bildaufnahme. In Kombination mit einer abgestimmten Beleuchtung erreicht das System dennoch eine außergewöhnlich stabile Erkennungsleistung. Die Nutzung eines Standard-Vision-Interfaces (USB3 Vision) erleichtert zudem die Anbindung an industrielle IPCs und sorgt für eine einfache Integration in bestehende Systeme.

Das kompakte Magnesiumgehäuse der uEye CP (29x29x29mm) ist mit rund 50g ebenso leicht wie robust. Comi setzt auf ein Modell mit dem lichtempfindlichen Rolling Shutter CMOS Sensor IMX183 aus der Starvis-Reihe von Sony. Dank BSI-Technologie (‚back-side-illumination‘) liefert er auch unter schwachen Lichtverhältnissen eine zuverlässige Bildqualität. „Mit einer Auflösung von 20,44 Megapixeln und einer Bildrate von knapp 20 Bildern pro Sekunde stellt uns die Kamera genau die Detailtiefe bereit, die wir benötigen, um selbst kleine Etiketteninhalte sicher zu erfassen“, erklärt Tobias Husemann, Senior Consultant bei Comi.

Höhere Datenqualität und durchgängige Rückverfolgbarkeit

Nach der Bilderfassung analysiert die KI die Daten in mehreren Schritten: Etiketten werden lokalisiert, Inhalte extrahiert und anschließend semantisch interpretiert, etwa zur eindeutigen Zuordnung von Artikelnummern, Chargen oder Herstellerinformationen. Die Ergebnisse werden direkt an angebundene ERP-Systeme wie SAP oder ProAlpha übergeben, inklusive Echtzeit-Abgleich und Validierung.

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